Dù cho máy tính được phát minh ra nhằm thực hiện các phép toán nhanh hơn con người, nhưng lĩnh vực toán học cấp cao vẫn giữ vị thế độc quyền của con người. Tuy nhiên, một bước tiến đáng kể từ các nhà nghiên cứu tại Google DeepMind đã đưa công nghệ AI gần hơn tới khả năng vượt qua các nhà toán học xuất sắc nhất.

Bộ đôi hệ thống mới mang tên AlphaProof và AlphaGeometry 2 đã hợp tác để giải quyết những câu hỏi trong Olympiad Toán học Quốc tế, một cuộc thi toán học toàn cầu dành cho học sinh trung học bắt đầu từ năm 1959. Kỳ thi Olympiad bao gồm sáu câu hỏi khó khăn đến mức gây kinh ngạc mỗi năm, trải dài trên nhiều lĩnh vực như đại số, hình học và lý thuyết số. Để giành huy chương vàng, một thí sinh sẽ gia nhập vào nhóm những nhà toán học trẻ tài năng hàng đầu trên toàn thế giới.

Google Deepmind Hanh Trinh Chinh Phuc Dinh Cao Toan Hoc

Nỗ lực hợp tác giữa hai hệ thống của Google DeepMind chưa hoàn toàn đạt đến trình độ cao nhất. Sau khi Giáo sư Timothy Gowers – người đã nhận huy chương Fields, giải thưởng tương đương Nobel trong lĩnh vực toán học, và cũng từng giành huy chương vàng tại Olympic Toán học – tiến hành chấm điểm cho câu trả lời của họ, đội ngũ DeepMind đã ghi được 28/42 điểm, đủ để đạt huy chương bạc, nhưng thiếu một điểm để giành huy chương vàng.

Khác với một nhà toán học con người, các hệ thống này chỉ có thể hoạt động ở hai trạng thái: hoàn hảo hoặc hoàn toàn không hiệu quả. Trong số các câu hỏi mà chúng giải quyết thành công, chúng đều đạt điểm tối đa, nhưng với hai trong số sáu câu hỏi, chúng thậm chí không thể bắt đầu tìm ra câu trả lời. Hơn nữa, khác với những đối thủ là con người, Google DeepMind không gặp phải hạn chế về thời gian. Trong khi học sinh chỉ có chín giờ để giải quyết các bài toán, các hệ thống của Google DeepMind đã tiêu tốn ba ngày làm việc liên tục để đưa ra đáp án cho một câu hỏi, mặc dù đã xử lý thành công một câu hỏi khác chỉ trong vài giây.

Google Deepmind – Hai hệ thống AI với hai cách tiếp cận khác nhau

Hai hệ thống đã tiếp cận thử thách này theo những cách rất khác nhau. AlphaProof, một trong hai hệ thống, đã giải quyết được ba bài toán nhờ vào việc kết hợp một mô hình ngôn ngữ lớn – tương tự như công nghệ sử dụng trong các chatbot tiêu dùng – với phương pháp học tăng cường đặc biệt, giống như cách mà DeepMind đã áp dụng để vượt qua trò chơi cờ vây. Điểm mấu chốt nằm ở việc tận dụng một kỹ thuật hiện có gọi là “toán học hình thức”, một bộ quy tắc cho phép chúng ta xây dựng một chứng minh toán học dưới dạng một chương trình mà chỉ chạy nếu nó đúng.

“Chúng tôi đang cố gắng tạo ra một cầu nối giữa hai lĩnh vực này,” Thomas Hubert, người đứng đầu dự án AlphaProof, chia sẻ, “để có thể khai thác các đảm bảo từ toán học hình thức và dữ liệu có sẵn trong toán học không chính thức.” Sau khi được huấn luyện trên nhiều bài toán bằng tiếng Anh, AlphaProof đã áp dụng kiến thức của mình để tạo ra các chứng minh cụ thể bằng ngôn ngữ hình thức. Vì những chứng minh này có thể được xác minh về độ chính xác, hệ thống có khả năng tự cải thiện. Mặc dù cách tiếp cận này có thể giải quyết những vấn đề khó khăn, nhưng tốc độ không phải lúc nào cũng nhanh: mặc dù hiệu quả hơn rất nhiều so với phương pháp thử nghiệm ngẫu nhiên, nhưng hệ thống cần tới ba ngày để xác định mô hình hình thức chính xác cho một trong những câu hỏi nan giải nhất trong thử thách.

Hệ thống thứ hai, AlphaGeometry 2, cũng kết hợp một mô hình ngôn ngữ với phương pháp tiếp cận thiên về toán học hơn. Tuy nhiên, thành công của nó trong lĩnh vực hẹp hơn – các bài toán hình học – thật sự ấn tượng: nó đã giải quyết bài toán chỉ trong 16 giây. Gowers cho biết, hệ thống đã chọn một con đường bất ngờ để đạt được điều đó. “Đã có nhiều ví dụ nổi bật về các chứng minh do máy tính hỗ trợ dài hơn cả Wikipedia. Nhưng trường hợp này lại khác: chúng ta đang nói đến một kết quả rất ngắn gọn, mang phong cách của con người.”

Bình luận (0 bình luận)